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文檔簡介
1、信號采樣是傳統(tǒng)信號處理中的關(guān)鍵步驟,其采樣頻率必須滿足奈奎斯特采樣定理。隨著信號帶寬的不斷增加,奈奎斯特采樣定理逐漸成為信號處理的瓶頸,而Donoho等人提出的壓縮感知(CompressedSensing,CS)理論則證明了信號可以在欠采樣的情況下重建原始信號。在信號恢復(fù)過程中重建算法起了非常重要作用,它是壓縮感知理論中的重要組成部分,能否找到一種具備魯棒性、重建效果好和計算復(fù)雜度低的重建算法決定了壓縮感知理論的應(yīng)用前景,因此本文的研究
2、重點是壓縮感知理論中的重建算法和基于壓縮感知理論的應(yīng)用設(shè)計。
在系統(tǒng)學(xué)習(xí)壓縮感知理論現(xiàn)有的重建算法基礎(chǔ)上,本文圍繞貪婪迭代類算法進行了深入研究,主要完成了以下工作:
研究了目前壓縮感知理論中最常見的貪婪迭代類重建算法——匹配跟蹤算法MP和正交匹配跟蹤算法OMP。針對OMP算法在圖像重建時的缺點給出兩個改進方法:第一個方法是將圖像分割法應(yīng)用到OMP重建算法中來提高信號重建速率,仿真結(jié)果表明改進后的重建算法明顯縮短了重建
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